Пока мир сходит с ума от DeepNude (нейронной сети, способная раздеть твою однокурсницу), прогресс не стоит на месте. Нейронные сети глубоко проникли практически во все сферы нашей жизни и постепенно завоёвывают рынок обычного потребителя. Пусть технология все ещё является тёмной лошадкой, но даже в игровой индустрии можно найти примеры качественного использования нейронный сетей.
В видеоиграх технологии машинного обучения используются давно, если в расчёт брать игры дополненной реальности типа Pokemon Go. Правильное проецирование 3D модели покемона в реальном окружении - результат работы алгоритмов. Но я говорю о повсеместном применении, а не о единичных случаях.
Самое прострое, что может прийти в голову - улучшение графики в старых играх. Сейчас можно найти большое количество примеров улучшения графической составляющей в Doom, Quake и GTA: Vice City (например, здесь (https://www.pcgamer.com/this-doom-mod-uses-neural-network-image-upscaling-to-improve-on-a-classic/)).
Другое возможное применение - это улучшение AI. Используя технологии нейронных сетей, можно научить AI приспосабливаться к поведению игрока. Их реакция и отношение к игроку будет зависеть не от абстрактной шкалы репутации, а от реального поведения. Это позволит избежать ситуаций, когда игрок имеет ангельскую репутацию, и убийство мирных NPC всего лишь чуть-чуть уменьшило её.
Ещё одним примером может послужить генерация диалоговой системы. В данном случае она будет состоять не из предварительно заготовленных строчек, а будет основываться на текущем состоянии игры. Плюс генерация позволит разнообразить реплики NPC и сделает их живее.
В статьях ниже предлагаются другие способы применения машинного обучения в играх. Рекомендую ознакомиться:
https://hub.packtpub.com/uses-of-machine-learning-in-gaming/ (~ 4 минуты)
https://hub.packtpub.com/5-ways-artificial-intelligence-is-transforming-the-gaming-industry/ (~7 минут)
#МашинноеОбучение